岗位职责：
1、负责大语言模型（LLM）的微调、蒸馏和优化，提升模型在垂直领域的表现；
2、研究并实现强化学习、RAG检索优化等核心技术，提升模型的任务性能；
3、设计和优化大模型的训练和推理流程，解决模型训练中的性能瓶颈问题；
4、与算力卡资源（如GPU/TPU）联调，优化模型训练和推理的性能；
5、探索大模型的前沿技术（如模型压缩、量化、多模态融合等），并将其应用到实际业务中；
6、与团队协作，完成从算法设计到模型落地的全流程工作。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关领域，具备扎实的数学基础（如线性代数、概率论、优化理论等）；
2、3年以上大模型相关经验，熟悉主流大模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）的微调和优化；
3、熟练掌握Python，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架；
4、具备强化学习、模型蒸馏、RAG检索优化等领域的实战经验，能够独立完成算法设计和实现；
5、熟悉GPU/TPU等算力资源的调度和优化，能够针对硬件特性优化模型训练和推理性能；
6、具备较强的研究能力，能够阅读并复现前沿论文，提出创新性解决方案。
有以下经验者优先：
1、熟悉大模型推理优化技术（如vLLM、Ollama等）；
2、在垂直领域（如金融、医疗、教育等）有模型优化和落地经验；
3、发表过相关领域的论文或参与过开源项目。